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MESH: 通过异构内容统一实现检索规模化扩展

MESH通过模块化架构与门控偏差校正缓解异构检索扩展偏差，使稀疏内容缩放指数提升14倍，吞吐量提升2.87倍，新鲜内容重钉率+5.5%。

低轨卫星系统中通感一体化的鲁棒设计

针对低轨卫星通感一体化，提出鲁棒波束成形算法，在信道不确定下最小化功率并保证感知与通信性能。

考虑不确定性的多源OCT视网膜积液分割

提出不确定性感知的TransUNet，在四源OCT上分割积液，专家分歧处不确定性高1.34倍，辅助临床分诊。

VanillaBench：对抗鲁棒性隐藏的准确率成本

VanillaBench显示对抗训练模型准确率平均下降4-29.5个百分点，建议未来评估报告普通模型参照差距。

基于深度活动轮廓和平均曲率损失函数的医学图像分割

提出基于平均曲率的深度活动轮廓损失函数，提升医学图像分割性能，取得新最先进结果。

用于湍流减阻的无梯度闭环壁面控制器学习

进化策略首次直接优化大湍流通道闭环控制器，减阻26%，超越梯度法和反对称控制。

基于视觉的低功耗边缘平台实时跌倒检测

提出物理信息驱动的双LTC网络，以50K参数实现实时跌倒检测与稳定性分析。

关注差距：LeWorldModel中层级规划的承诺与陷阱

层级规划不自动提升LeWorldModel性能，高层子目标生成是瓶颈；约束搜索与低级控制器兼容可显著改善长程任务（最高+14.7%）。

面向视觉语言导航的实例增强语义地图

提出实例增强语义地图，通过2.5D映射与LLM查询处理，导航成功率提升23%，存储减少96%。

数字乳腺断层合成中精确且校准的扩散重建

通过精确投影实现数据一致，校准不确定性，提升有限角DBT重建保真度。

Environment Parameter Gradient Theorem for Policy-Environment Co-Design in Reinforcement Learning

FlowWAM：光流作为世界动作模型的统一动作表示

FlowWAM以光流统一表示动作，实现策略预测与世界建模，在操控和建模任务上均达最优性能。

多尺度问题的基于深度学习的LOD方法代理建模

提出LOD-MSNO混合方法，融合LOD先验与数据驱动，高效高精度求解多尺度问题。

汤普森采样在错误次数上达到2倍竞争比

汤普森采样期望错误数不超过其他策略两倍，证实2014年猜想且因子2最优。

LLMs Can See the Smoke but not the Fire: Evaluating Abductive Reasoning with Elenchos

物理一致参数推断：高能物理与宇宙学中的透明机器学习模拟

利用XGBoost仿真高能物理与宇宙学的复杂似然函数，结合SHAP保障物理可解释性与一致性。

安全强化学习中用于高效探索的方向性约束

提出ATACOM-DC方向性约束，仅在必要时激活，提升安全-性能平衡。

深度学习目标检测模型在异构边缘设备上的综合评估

在多种边缘设备上对比YOLOv8、EfficientDet和SSD，揭示准确率、延迟和能耗权衡，Orin Nano综合最优。

超越感知距离：基于扩散模型的深度表征差异评估用于分布外检测

提出在分类器表征空间评估特征与logit级差异，辅以子空间策略增强扩散模型生成，显著提升分布外检测性能。

基于学习的场景模型预测控制加速

提出学习加速ADMM算法，利用并行计算与Moreau包络学习加速场景MPC求解，微电网案例显著快于IPOPT/MadNLP，控制性能可靠。

注意力缺失视觉风险：面向多模态安全对齐的风险自适应引导

发现视觉注意力不足导致多模态安全缺陷，提出MoRAS方法通过风险自适应引导实现高效泛化防御并降低开销。

ANGLE：基于Engression的角度神经生成式学习

ANGLE框架采用圆形能量分数损失，学习角度条件分布的非参数回归，理论性质优良且应用效果显著。

基于平面及更广方法的图像匹配过滤与优化

评估图像匹配过滤优化方法，提出结合平面约束和互相关的传统策略，与深度方法竞争，提供实用见解。

标题：形式而非内容？对冻结小代码模型中基于提示与权重的学习型错误条件自我修复的预注册、安慰剂对照评估

中文摘要：PoPE方法评估错误内容对代码修复的作用，提示和权重通道均未证实内容优势，测试被条件化替代。

基于秩增强线性注意力的快速准确图像恢复与生成

提出RELA秩增强线性注意力，构建LAformer，在图像恢复与生成中高效超越SOTA。

LVMark：面向潜在视频扩散模型的鲁棒水印

提出LVMark，利用帧间一致性与小波域特征嵌入水印，兼顾视觉质量与512位鲁棒解码。

Reproducible Reservoir Computing with Thermally Driven Superparamagnets: Controlling Temperature Sensitivity

Deep4ge：用于故障检测与诊断的DNN训练轨迹

基于14227次训练运行的Deep4ge基准数据集，支持故障检测、诊断与早期预测。

面向Transformer注意力头中偏见的定位与修复

提出ROBIN白盒子方法，通过推理时定位并移除注意力头中的偏见子空间，有效降低偏见差距且保持模型质量。

多模态大语言模型中视觉归因的证据重组与预测上下文残差化

提出ERCR框架，通过证据重组与残差化，改进多模态大模型视觉归因，减少碎片化与干扰。

受生物启发的稀疏对比表示带来的鲁棒性提升

受视网膜启发，用固定预处理提取稀疏对比特征，提升语义分割模型在夜间等光照变化下的鲁棒性，支持稀疏化传输。

功能引导的扩散先验用于3D手部重建

利用功能感知描述引导扩散模型，细化严重遮挡的手部姿势，显著提升重建精度。

利用扩散模型的先验知识进行行人搜索

DiffPS利用扩散模型先验，通过三模块消除任务冲突，实现行人搜索SOTA性能。

随机化哈密顿蒙特卡洛的加速混合时间

对于对数凹分布，RHMC混合时间加速：强对数凹时总积分时间O(α^{-1/2} log(1/ε))；一般对数凹时O(ε^{-1/2})。

NWP预报误差下光伏功率预测深度学习模型的鲁棒性：一种时空与物理可解释性分析

基于物理约束框架评估六种模型在NWP误差下的鲁棒性，序列模型更稳健，特征分配向历史观测偏移。